图片类AI需求，目前降到12G显存了，不是以前16G入门。

以往的旧模型要搭配ControlNet所以要16G显存入门，其中模型11G，ControlNet几G。

但新模型自带一致性控制，所以不再需要ControlNet，节省几G显存。

经过几天测试下来，kontext推理时搭配一个lora，占用12G显存的99%，12G刚好卡线。

训练时也是12G卡线，刚好可以训练。(需要30系以上，支持混合精度。)

nunchaku+kontext，模型全放显存全速跑，且搭配加速lora和画风lira，刚好11.7G显存峰值，也是卡线12G显存。

以上所有测试都是基于有核显的情况下，也即主板接显示器，用核显输出。nv控制面板，首选图形处理器，设置自动而非“高性能nvidia处理器”这样可以刚好卡99%显存。
如果没核显，开个视频或浏览器硬件加速，就会超过99% 。

这是一次里程碑式的进步。直接把以往下的ControlNet模型都删了，空出几百G硬盘空间。因为新模型已经自带一致性，不再需要ControlNet。

未加速版，30步，大概3分半钟1张图。(A3000 laptop 12G ≈3060 12G)

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nunchaku 8步加速版，20秒左右一张图，质量会有一点损失。

动漫风
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C4D建模风
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所以如果5060 出12G版本，且价格2500元以下，具有性价比。(不要指望2000元以下，不现实，皮衣黄垄断下，基本不可能。)

12G显存，对图片类AI推理和训练来说，相对有性价比。
手上有12G显存30系40系，不需要升级50系，也勉强能用。